1、“.....配电变压器长时间处于重载或过载状态力,避免因重过载造成的不必要的损失。结合系统系统与用户采集系统,筛选出需要用到的配变负荷预测内网数据,包括配变容量配变户数含低压非居民户数配变历史负荷曲线配变型号投运年限。利用时序模型,结合配变历史负荷曲线,预测未来个月以配变负载预测模型将广泛应用于配电网建设的各个系统端口,可以跟系统营销系统用户采集系统形成数据对接,保证台账数据的准确性实用性,让基层工作者都参与到系统应用之中。初步筛选重过载台区问题数据,找到因系统台账维护不当的数据,保证配电变投运年限。面向大数据的配电变压器重过载分析与负荷预测研究原稿。运用此负荷预测模型,并预测年均负载率超过的配电变压器,在天气的运行环境下高温夏季与低温冬季,配变负荷预测值达到配变容量的需要重点关注,超过需要提前采取措施,调整相负荷,面向大数据的配电变压器重过载分析与负荷预测研究原稿依靠人工分析......”。

2、“.....分析标准不致,不全面,有的仅凭个人经验,主观意志,这种人工分析,缺乏科学性,且效率低。由于引起配电变压器重载因素很多,通过人工难以准确预测,无法及时采取有效的预防措施控制配变重过载,保证配变皮尔森公式对外部数据的关联性大小进行判定,代入模型中进步修正。结合内外部数据,最终拟合出负荷预测模型,并得到预测数据。配电变压器负荷预测不同的影响因素对于配电变压器重过载的影响力也不同,结合内外网大数据建立大数据平台,并利用合理的数过载问题在定范围内仍然存在,由于系统变压器信息营销系统变比等部分技术参数不准确,导致监测的配变重过载台区数据与设备现场实际存在定差异,误导运维人员正确甄别配电变压器是否真实重裁过载,甚至做出的判断。而对于配电变压器重过载原因分析主农村供电所人员素质参差不齐,分析标准不致,不全面,有的仅凭个人经验,主观意志,这种人工分析,缺乏科学性,且效率低......”。

3、“.....通过人工难以准确预测,无法及时采取有效的预防措施控制配变重过载,保证配变不烧损。面向大数据的配电典型的大数据研究需求点和应用场景之。基于电力大数据理念,融合电网内部数据与外部环境数据,开展配变重过载影响因素挖掘与预测研究,具有重要的现实意义和经济社会效益。目前,配电网相对主网薄弱,建设相对滞后,部分配电变压器重过载问题在定范围内仍然存压器重过载分析与负荷预测研究原稿。利用时序模型,结合配变历史负荷曲线,预测未来个月以内的配变负荷大小,并根据夏季和冬季用电高峰期进行季节性提前预测。输入外部系统数据,包括日平均气温月平均气温天气状况节假日信息等,利用贝叶斯公式和关键词变压器重过载分析预测应用标配电网是面向电力用户的最末级电网,而以配电变压器地理供电区域为边界的配电台区是配电网运维中的重要基本单元。配电变压器运行状态很大程度上决定了供区内的供电质量和供电安全......”。

4、“.....节约大量人力物力。下表是各类引起配变重过载的原因以及相关判据。摘要本文通过对配电变压器重过载原因的分析,针对分析方法现状与不足,结合配变的历史负荷信息系统中配变台账用户采集系统中配变挂接用户负荷实时曲线以及外界自然天气等析现有配变重过载的原因,实现由人工分析向智能分析转变,为配变的精准运维提供科学数据支撑。同时利用大数据相关算法对配变负载进行提前预测,减少配变重过载的发生,避免因配变重过载造成的烧损,也为农村电网改造项目立项和配变轮换提供准确依据。该步骤既可模型,对配电变压器的负荷实行精准预测,提前知晓配电变压器的运行状况和负载力,避免因重过载造成的不必要的损失。结合系统系统与用户采集系统,筛选出需要用到的配变负荷预测内网数据,包括配变容量配变户数含低压非居民户数配变历史负荷曲线配变型压器重过载分析与负荷预测研究原稿。利用时序模型......”。

5、“.....预测未来个月以内的配变负荷大小,并根据夏季和冬季用电高峰期进行季节性提前预测。输入外部系统数据,包括日平均气温月平均气温天气状况节假日信息等,利用贝叶斯公式和依靠人工分析,特别是广大农村供电所人员素质参差不齐,分析标准不致,不全面,有的仅凭个人经验,主观意志,这种人工分析,缺乏科学性,且效率低。由于引起配电变压器重载因素很多,通过人工难以准确预测,无法及时采取有效的预防措施控制配变重过载,保证配变此配变重过载是电力系统中典型的大数据研究需求点和应用场景之。基于电力大数据理念,融合电网内部数据与外部环境数据,开展配变重过载影响因素挖掘与预测研究,具有重要的现实意义和经济社会效益。目前,配电网相对主网薄弱,建设相对滞后,部分配电变压器重面向大数据的配电变压器重过载分析与负荷预测研究原稿素,提出准确分析现有配变重过载的原因,实现由人工分析向智能分析转变......”。

6、“.....减少配变重过载的发生,避免因配变重过载造成的烧损,也为农村电网改造项目立项和配变轮换提供准确依依靠人工分析,特别是广大农村供电所人员素质参差不齐,分析标准不致,不全面,有的仅凭个人经验,主观意志,这种人工分析,缺乏科学性,且效率低。由于引起配电变压器重载因素很多,通过人工难以准确预测,无法及时采取有效的预防措施控制配变重过载,保证配变及时告知各基层供电所,供电所现场核实引起配变重过载的原因,往往需要花较长的时间。本次研究的主题,结合大数据思想,利用内部系统数据,精准分析引起配变重过载的原因并利用系统判据自动分类,便于运维人员针对不同原因的重过载采取相应措施,科学有效地解决荷预测模型,并得到预测数据。关键词变压器重过载分析预测应用标配电网是面向电力用户的最末级电网,而以配电变压器地理供电区域为边界的配电台区是配电网运维中的重要基本单元......”。

7、“.....配电变避免运维人员判断台区重过载情况,也可以节约人力物力,为真实发生重过载的台区提供准确的数据依据。精准分析影响配变重过载的因素运监中心通报的配变重过载台区只有台区名称与重过载时间,无法通过报表看出配变重过载台区的真实原因。运行单位在收到报表后压器重过载分析与负荷预测研究原稿。利用时序模型,结合配变历史负荷曲线,预测未来个月以内的配变负荷大小,并根据夏季和冬季用电高峰期进行季节性提前预测。输入外部系统数据,包括日平均气温月平均气温天气状况节假日信息等,利用贝叶斯公式和烧损。面向大数据的配电变压器重过载分析与负荷预测研究原稿。摘要本文通过对配电变压器重过载原因的分析,针对分析方法现状与不足,结合配变的历史负荷信息系统中配变台账用户采集系统中配变挂接用户负荷实时曲线以及外界自然天气等因素,提出准确分过载问题在定范围内仍然存在......”。

8、“.....导致监测的配变重过载台区数据与设备现场实际存在定差异,误导运维人员正确甄别配电变压器是否真实重裁过载,甚至做出的判断。而对于配电变压器重过载原因分析主态在降低设备寿命的同时会带来设备故障风险,引起停电事故发生,给电力公司和用户双方带来不必要的经济损失。配电变压器的重过载与台区内的活动用户数量和用户用电方式有关,而以上两方面又受到气候时段节假日等自然和社会因素的影响。因此配变重过载是电力系统器长时间处于重载或过载状态在降低设备寿命的同时会带来设备故障风险,引起停电事故发生,给电力公司和用户双方带来不必要的经济损失。配电变压器的重过载与台区内的活动用户数量和用户用电方式有关,而以上两方面又受到气候时段节假日等自然和社会因素的影响。面向大数据的配电变压器重过载分析与负荷预测研究原稿依靠人工分析,特别是广大农村供电所人员素质参差不齐,分析标准不致......”。

9、“.....有的仅凭个人经验,主观意志,这种人工分析,缺乏科学性,且效率低。由于引起配电变压器重载因素很多,通过人工难以准确预测,无法及时采取有效的预防措施控制配变重过载,保证配变的配变负荷大小,并根据夏季和冬季用电高峰期进行季节性提前预测。输入外部系统数据,包括日平均气温月平均气温天气状况节假日信息等,利用贝叶斯公式和皮尔森公式对外部数据的关联性大小进行判定,代入模型中进步修正。结合内外部数据,最终拟合出负过载问题在定范围内仍然存在,由于系统变压器信息营销系统变比等部分技术参数不准确,导致监测的配变重过载台区数据与设备现场实际存在定差异,误导运维人员正确甄别配电变压器是否真实重裁过载,甚至做出的判断。而对于配电变压器重过载原因分析主器参数与系统致,为系统维护和营配贯通工作提供数据支撑。配电变压器负荷预测不同的影响因素对于配电变压器重过载的影响力也不同,结合内外网大数据建立大数据平台......”。